AI를 위한 데이터 준비: 기계학습 2편

 

 

데이터 준비 과정

데이터 준비는 머신 러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 데이터의 품질과 형식을 적절하게 가공하여 모델 학습의 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 다음은 데이터 준비 과정에서 고려해야 할 주요 단계와 기술에 대한 자세한 설명입니다.

 

1. 데이터 적재(Data Loading)

데이터를 저장소에서 로드하는 단계입니다. 주로 데이터 파일 형식이나 데이터베이스에서 데이터를 읽어옵니다. 데이터를 로드할 때는 메모리나 디스크 공간을 고려하여 데이터의 크기와 형식을 확인해야 합니다. 파이썬에서는 Pandas, NumPy 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드할 수 있습니다.

 

코드 예제와 설명

import pandas as pd

# CSV 파일로부터 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

• 데이터를 로드하기 위해 pandas 라이브러리의 read_csv() 함수를 사용합니다.
• 데이터 파일의 경로 및 파일 형식에 맞게 함수 인자를 설정합니다.
• 로드한 데이터는 data 변수에 저장됩니다.

 

2. 데이터 정제(Data Cleaning)

수집한 데이터에는 노이즈, 이상치, 결측값 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터 오류를 제거하거나 수정하여 데이터의 품질을 개선하는 단계입니다.

노이즈 및 이상치 처리: 이상치는 일반적인 데이터 패턴에서 크게 벗어난 값을 의미하며, 이를 탐지하고 처리해야 합니다. 예를 들어, 통계적인 방법이나 시각화를 사용하여 이상치를 식별하고 제거하거나 대체할 수 있습니다.

결측값 처리: 결측값은 데이터셋에서 누락된 값입니다. 이를 처리하기 위해 결측값을 삭제하거나 대체하는 방법을 사용합니다. 대체 방법으로는 평균, 중간값, 최빈값 등을 활용하는 대체법이 주로 사용됩니다.

 

코드 예제와 설명

# 이상치 탐지 및 제거
data = data[(data['column'] > lower_threshold) & (data['column'] < upper_threshold)]

# 결측값 처리 (결측값을 평균으로 대체)
data['column'].fillna(data['column'].mean(), inplace=True)

• 이상치 탐지 및 제거는 데이터의 특정 컬럼에서 벗어난 값들을 필터링하여 제거하는 과정입니다. 이상치를 제거하기 위해 사용되는 기준인 lower_threshold와 upper_threshold를 설정해야 합니다.
• 결측값 처리는 fillna() 함수를 사용하여 결측값을 평균값으로 대체합니다. 이 때, 해당 컬럼의 평균값을 사용하기 위해 data['column'].mean()을 활용합니다.

 

3. 데이터 변환(Data Transformation)

모델 학습에 적합한 형식으로 데이터를 변환하는 과정입니다.

특성 스케일링: 다른 범위나 단위를 가진 특성들을 동일한 스케일로 조정하는 작업입니다. 주로 정규화(normalization) 또는 표준화(standardization)를 사용합니다.

범주형 데이터 인코딩: 범주형 변수를 수치형으로 변환하는 과정입니다. 일반적으로 레이블 인코딩(Label Encoding)이나 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)을 사용합니다.

 

코드 예제와 설명

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 특성 스케일링 (정규화)
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

# 범주형 데이터 인코딩
encoder = LabelEncoder()
encoded_labels = encoder.fit_transform(data['label'])

• 특성 스케일링은 StandardScaler를 사용하여 수치형 특성을 정규화하는 과정입니다. fit_transform() 함수를 호출하여 데이터를 스케일링된 형태로 변환합니다.
• 범주형 데이터 인코딩은 LabelEncoder를 사용하여 범주형 변수를 수치형으로 변환합니다. fit_transform() 함수를 호출하여 데이터를 인코딩된 형태로 변환합니다.

 

4. 데이터 분할(Data Splitting)

데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할하는 단계입니다. 학습 데이터는 모델 학습에 사용되고, 테스트 데이터는 모델 성능 평가에 사용됩니다. 일반적으로 학습 데이터와 테스트 데이터의 비율은 7:3 또는 8:2로 설정합니다.

 

코드 예제와 설명

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.3, random_state=42)

• train_test_split() 함수를 사용하여 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다. 인자로는 특성 데이터와 레이블 데이터를 전달하고, test_size를 통해 테스트 데이터의 비율을 설정합니다.
• 분할된 데이터는 X_train, X_test, y_train, y_test 변수에 저장됩니다.

 

 

5. 추가적인 데이터 전처리

모델 학습에 따라 추가적인 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 데이터의 경우 토큰화, 불용어 제거, 특성 추출 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

 

 

데이터 준비는 머신 러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 데이터의 품질과 형식을 적절하게 가공하여 모델 학습의 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 이 블로그 게시물이 데이터 준비 과정에 대해 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.